1.ETL概念
ETL：Extract-Transform-Load的缩写，即数据抽取、转换、装载的过程。ETL一词较常用在数据仓库，但其对象并不限于数据仓库。
ETL是构建数据仓库的重要一环，用户从数据源抽取出所需的数据，经过数据清洗,最终按照预先定义好的数据仓库模型，将数据加载到数据仓库中去。
Kettle (正式名：Pentaho Data Integration)是一款基于JAVA开发的开源ETL工具，有易于入手的图形界面，图形化的GUI设计界面，然后可以以工作流的形式流转，熟练它可以减少非常多的研发工作量，提高工作效率。是除了商业版的DataStage之外最好的工具
Kettle 允许你管理来自不同来源的数据，包括不同数据库、excel/csv等文件、邮件、网站源码抓取等等，除数据的抽取转换，还支持文件操作、收发邮件、通过提供一个图形化的界面来创建、设计转换(Trans)和工作流（Jobs）任务。
Kettle中有两种脚本文件，transformation 和 job.
Transformation（转换）完成针对数据的基础转换,下文缩写为TransJob（作业）则完成整个工作流的控制。作业则是一系列转换的集合，实现了较为复杂的逻辑。
Kettle家族：Spoon、Pan、Kitchen。
- Spoon 图形界面：设计 ETL 转换过程（Transformation）和工作流(Jobs)。
- Pan 后台批处理：允许你批量运行由 Spoon 设计的 ETL 转换 (Trans)。。
- Kitchen 后台批处理：允许你批量运行由 Spoon 设计的 ETL工作流 (Jobs)
2.安装使用
安装 ：Kettle学习系列之kettle的下载、安装和初步使用（windows平台下）
使用： Kettle入门教程
3. 实战使用
3.1新建一个Trans（转换）
转换是Kettle最基本的任务，定义了数据如何转换。新建转换的快捷键是ctrl-N, 界面左侧是对象区，这里可以选择各种组件用于完成一次转换，右侧是工作区，只需要将组件拖拽到右侧即可。
本次只会演示MySQL到文本的转换，因此只需要输入-表输入，转换-字段选择和输出-文本文件输出这三个组件即可完成工作。
选择一个组件，按住shift，将鼠标拖拽到目标组件即可完成指向。
每个组件都需要设置，双击该组件就能打开编辑对话框
- 编辑表输入
- 编辑字段选择
使用字段选择可以让表输入和表输出解耦合
- 编辑文本输出
- 执行转换
3.2新建一个job作业
作业是一个逻辑集合，里面包含了转换和其他的一些组件
3.3抽取变量
任何转换，作业都要拿到现场去执行，但是刚才的操作中很多时候写的是具体的IP，路径等等，这些在不同的现场环境下是不同的，如果能抽取出来，则是最好的选择。
只需要把这些参数写在Kettle的配置文件（kettle.properties）下面就可以，在Windows下，这个文件存在于用户目录的.kettle文件夹下，在Linux系统下，这个文件在用户的home目录下的.kettle目录下。
3.4数据库连接共享
之前的步骤中会新建数据库连接，但是这些连接是某一个Trans独享的，每次新建一个Trans都需要重新建立连接，这是一个很麻烦的操作，但是Kettle提供了一个叫做共享的功能，可以将数据库连接共享出来。
在“主对象树-DB连接”下，选择想要共享的连接，点击右键，选择共享即可完成操作。共享的数据库连接会以加粗字体显示：
数据库连接实际上也是保存在文件中的，同样在.kettle下，有一个shared.xml文件，保存了已经共享的DB连接的信息。
3.5部署
刚才看到，新建的Trans和Job都是独立的文件。这些文件在现场直接执行即可：
- 将Kettle的程序包部署在现场的ETL机器上，将pan，kitchen所在目录写入PATH变量；
- 配置.kettle目录下的
配置文件和shared.xml文件； - 将预先配置好的
trans和job文件放在ETL机器的指定目录上； - 运行kitchen命令运行Job。
- 下面是一个kitchen命令的示例：
kitchen.sh -file=/path/demo.kjb -level-Minimal
